python - Pandas DataFrame 中的舍入条目

Question

使用:

newdf3.pivot_table(rows=['Quradate'],aggfunc=np.mean)

产生:

           Alabama_exp  Credit_exp  Inventory_exp   National_exp    Price_exp   Sales_exp
Quradate                        
2010-01-15   0.568003    0.404481    0.488601    0.483097    0.431211    0.570755
2010-04-15   0.543620    0.385417    0.455078    0.468750    0.408203    0.564453

我想将小数四舍五入为两位数并乘以 100，例如 .568003 应该是 57 已经摆弄了一段时间但无济于事；试过这个

newdf3.pivot_table(rows=['Quradate'],aggfunc=np.mean).apply(round(2)) #and got:
TypeError: ("'float' object is not callable", u'occurred at index Alabama_exp')

尝试了很多其他方法都无济于事大多数人提示该项目不是 float 的...我看到 Pandas 系列对象有一个 round 方法但 DF 没有我尝试使用 df.apply 但它提示 float 问题。

Answer 1

只需使用numpy.round，例如:

100 * np.round(newdf3.pivot_table(rows=['Quradate'], aggfunc=np.mean), 2) 

只要 round 适用于所有列类型，这适用于 DataFrame。

一些数据:

In [9]: dfrm
Out[9]:
          A         B         C
0 -1.312700  0.760710  1.044006
1 -0.792521 -0.076913  0.087334
2 -0.557738  0.982031  1.365357
3  1.013947  0.345896 -0.356652
4  1.278278 -0.195477  0.550492
5  0.116599 -0.670163 -1.290245
6 -1.808143 -0.818014  0.713614
7  0.233726  0.634349  0.561103
8  2.344671 -2.331232 -0.759296
9 -1.658047  1.756503 -0.996620

In [10]: 100*np.round(dfrm, 2)
Out[10]:
     A    B    C
0 -131   76  104
1  -79   -8    9
2  -56   98  137
3  101   35  -36
4  128  -20   55
5   12  -67 -129
6 -181  -82   71
7   23   63   56
8  234 -233  -76
9 -166  176 -100